Ученые из Пенсильванского университета разработали вычислительную модель, которая позволяет определить оптимальные стратегии распределения вакцины от COVID-19 среди населения. Работа опубликована в журнале PLOS One.
Одной из важнейших задач в борьбе с пандемией является определение приоритетов вакцинации, особенно в условиях нехватки вакцин.
В новом исследовании ученые разработали математическую модель, которая учитывает множество факторов, влияющих на распределение вакцины среди населения.Главной целью было создать модель, которая бы учитывала сложность данных, но при этом была бы доступна для использования в медицинских учреждениях с ограниченным объёмом вычислительной мощности. В результате ученые разработали гибкую систему, способную предложить эффективное решение всего за несколько секунд и работающую на обычном персональном компьютере.
Для достижения необходимого баланса сложности, исследователи выделили три группы населения. Первая группа включает в себя пожилых людей и лиц с ослабленным иммунитетом, наиболее уязвимых к тяжелым формам COVID-19. Во вторую группу вошли люди с высоким уровнем контактов. К этой категории относятся работники здравоохранения, учителя, сотрудники магазинов и другие люди, чья работа связана с частыми контактами с другими людьми. Остальная часть населения, не относящаяся ни к одной из первых двух категорий, была причислена к третьей группе.
Используя эту классификацию и методы математической статистики, исследователи разработали новые стратегии вакцинации. Их модель показала, что для снижения общего числа летальных исходов необходимо в первую очередь вакцинировать либо группу высокого риска, либо группу с высоким уровнем контактов, оставляя третью группу на потом.
При этом ученые отметили, что финальная стратегия должна учитывать и другие особенности населения, так как универсального подхода к этой задаче не существует.
Свежие комментарии